時系列解析 実践編

★新サイト完成しました! ３秒後に自動的に移動します 変わらない方は こちらからどうぞ http://logics-of-blue.com/%E6%99%82%E7%B3%BB%E5%88%97%E5%88%86%E6%9E%90_%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E7%B7%A8/ Rを用いた時系列解析 の実践例を載せます。 使用データ シミュレーションデータと、Rにもともと入っているサンプルデータを用います。 シミュレーションデータはこちら set.seed(1) d<-arima.sim(n=200,model=list(order=c(2,0,2),ar=c(0.2,0.7),ma=c(0.7,0.3)),sd=sqrt(1)) ARIMA(２,０,２）モデルが推定できれば正解です。こちらはARMA過程であって、和分過程ではありません。「定常過程」とも言 われる安定した挙動を示

[tana005]

ARIMAモデルは、トレンド＋押目形成の株価変動を説明できそう。